Mitigando o viés da inteligência artificial

A inteligência artificial já aceitou seu emprego?

Provavelmente não, mas as manchetes não mentem: a tecnologia de IA reformulou a criação de conteúdo, desde postagens de blog de geração automática até otimização de campanhas de marketing personalizadas.

Os consumidores agora esperam experiências hiper-relevantes, tornando a personalização orientada a IA menos uma vantagem competitiva e mais necessidade de atender às expectativas da linha de base. Isso significa que, mesmo que você seja um cético da IA ​​- e há razões pelas quais você pode ser um – você precisa se manter informado para evitar ficar para trás ou para colocar em risco seus negócios por causa do viés de dados da IA.

Veja bem, um aplicativo de IA não automatiza apenas a eficiência – ele também escala o viés humano. Como os modelos de aprendizado de máquina se alimentam de dados existentes (que geralmente refletem os preconceitos da sociedade), nós, como profissionais de marketing, devemos estar atentos aos riscos. Deixado conteúdo sem controle de IA, sem controle de IA, pode alienar o público e danificar a confiança da marca.

Veja como você mantém suas mensagens de marca no caminho certo e ético.

O que é preconceito de IA e onde a justiça entra em jogo para a criação de conteúdo?

Tendemos a valorizar o conteúdo criado pelo homem por sua criatividade e nuances. Mas quando estamos lidando com um sistema de IA, tendemos a esquecer o viés algorítmico, porque a ciência de dados vive nessa estranha bolha onde a máquina sem rosto implica autoridade.

E, no entanto, mesmo o sistema com o melhor desempenho do modelo sofrerá inevitavelmente de viés sistêmico. Simplesmente não há como contornar isso. Um algoritmo de IA pode parecer uma ferramenta neutra, mas como aprende com dados gerados pelo ser humano e o analisa com regras criadas pelo homem, inevitavelmente herda o viés prejudicial-mesmo de maneiras que não são imediatamente óbvias.

Os resultados tendenciosos não apenas resultam de dados – eles também são um reflexo de quem constrói a tecnologia ou incorpora uma estratégia de mitigação de viés no sistema.

Vamos considerar como se parece o mundo do desenvolvimento do mundo para entender o problema. Em liderar conferências de IA, Apenas 18% dos pesquisadores são mulherese nas principais empresas de tecnologia, apenas 4,5% dos funcionários são negros. Esses desequilíbrios influenciam como os modelos de IA são treinados e cujas perspectivas são priorizadas.

As consequências? Alocação de recursos injustos, serviço subparto, violações da liberdade civil e até danos à reputação da marca.

Assim como um exemplo, Um estudo de 2019 do algoritmo de publicidade do Facebook descobriram que a entrega de anúncios poderia resistir de maneiras de maneiras que os anunciantes não pretendiam ou sequer perceberam.

Apesar das oportunidades teóricas de Marketing personalizado orientado pela IAo viés pode significar conteúdo que reforça os estereótipos ou exclui a demografia inteira – problemas que as empresas não podem se dar ao luxo de ignorar.

Você pode criar conteúdo não tendencioso com os modelos de IA?

A resposta curta? Sim – mas é preciso esforço. O viés da IA ​​não é um problema insolúvel, mas também não é algo que desaparece apenas porque uma empresa afirma ter “AI responsável.”

Se você está usando a IA para criação de conteúdo, a chave é intencionalidade -Como você adota, monitora e refina seus fluxos de trabalho orientados a IA.

Comece adotando a IA gradualmente Em vez de correr para implementá -lo em todos os lugares. Escolha plataformas que trabalhem ativamente para mitigar o viés e ter políticas transparentes. Antes mesmo de gerar conteúdo, Defina os valores da sua marca, tom de voz e mensagens -chave – Isso atua como um filtro, garantindo que a IA esteja alinhada com sua marca em vez de apresentar vieses indesejados. Em seguida, revise e edite todo o conteúdo gerado pela IA, em vez de assumir que é bom ir.

Você não quer transformar toda a sua estratégia de marketing de dentro para fora, apenas para perceber que cada Campanha por e -mail está cheio de erros factuais.

Para os modelos de IA proprietários de treinamento de empresas, o desafio é ainda maior. Um conjunto de dados diversificado é essencial – caso contrário, você está apenas automatizando vieses existentes em escala. Mas mesmo com dados fortes, a mitigação de viés é um processo contínuo. Analise regularmente o conteúdo gerado pela IA, obtenha feedback e ajuste as entradas Com o tempo, para garantir que seu conteúdo permaneça justo e inclusivo.

Uma maneira de fazer isso é usando Métricas de justiça -Métodos quantificáveis ​​para detectar e reduzir o viés no conteúdo gerado pela IA. Aqui estão alguns exemplos:

• Paridade demográfica: Garante que o conteúdo gerado pela IA represente diferentes grupos igualmente. (por exemplo, Se uma IA cria exemplos de personas para uma campanha publicitária, ele também apresenta diferentes gêneros, corridas ou faixas etárias?)
• Chances equalizadas: Mede se as previsões ou saídas de IA têm um desempenho igualmente bom em diferentes grupos. (por exemplo, Uma ferramenta de contratação dirigida por IA sugere candidatos igualmente qualificados em linhas demográficas?)
• Análise de sentimentos: Usa ferramentas de PNL para verificar se o conteúdo gerado pela IA aplica linguagem desproporcionalmente positiva ou negativa a certos grupos.
• Justiça contrafactual: Testes se alterar uma variável demográfica (por exemplo, trocar um nome masculino para uma mulher) altera significativamente a saída da IA.

O uso de métricas de justiça em auditorias de conteúdo ajuda a garantir que as mensagens geradas por IA não excluam ou deturçam sem querer nenhum segmento de público.

Se o algoritmo não lhe disser, como você pode saber se seu conteúdo é tendencioso?

Os modelos de IA não sinalizam seus próprios preconceitos para você – além do aviso ocasional, que a maioria dos usuários rola sem um segundo pensamento. (Sejamos honestos, a maioria de nós quer rachar em vez de estudar um Como fazer sobre o uso da IA ​​generativa.)

Então, como você identifica o viés antes que se torne um problema? Procurando ativamente por isso.

Comece a digitalizar padrões.

• A IA gera consistentemente exemplos com o mesmo grupo demográfico?
• Faltam certas perspectivas?
• O argumento mudaria se o modelo usasse mais Dados atuais da pesquisa?

Se o conteúdo se inclinar muito em uma direção, pode ser necessário ajustar as entradas ou diversificar seus dados de treinamento.

Próximo, Obtenha feedback humano. Uma equipe de revisão diversificada pode capturar questões que a IA (e até você) pode ignorar. Sim, somos todos tendenciosos, apenas de maneiras diferentes. É um pouco triste, mas também o que torna cada um de nós interessante. É por isso que eu pessoalmente gosto de obter feedback sobre assuntos sensíveis dos membros da equipe, o que é muito fácil, considerando a força de trabalho internacional de Brafton.

Você não precisa mudar de empresa para alcançar os mesmos resultados. Mas, se possível, conduza pesquisas ou pesquisas de público para verificar se suas mensagens ressoam igualmente em diferentes grupos.

Finalmente, use Ferramentas de detecção de viés. Sim, estamos usando a IA para combater o viés da IA, mas me ouça. Esses aplicativos podem analisar texto, sinalizar estereótipos e destacar áreas que podem precisar de mais equilíbrio. A IA nem sempre pode relatar suas falhas, mas com as verificações certas no lugar, mesmo através de uma segunda ferramenta, você pode identificar e corrigir o viés antes de afetar seu público.

Lembre -se de que o viés mitigador é sobre pessoas, não dados

Em sua essência, Viés de IA não é um problema de dados – é um problema de pessoas. Os algoritmos não têm opiniões, mas refletem as perspectivas, prioridades e pontos cegos dos humanos que as constroem e usam. Isso significa que a responsabilidade de conteúdo justo e imparcial acaba você – O profissional de marketing, editor ou líder de negócios alavancando a IA.

O viés nem sempre é óbvio, e todos temos nossas próprias perspectivas inconscientes. A diferença é que Ai escala esses preconceitos Exponencialmente, tornando -o crítico criar proativamente salvaguardas em seu processo de criação de conteúdo. A construção desses processos pode exigir algum planejamento proativo ou mesmo uma nova infraestrutura, se as ferramentas certas não existirem para o seu setor.

Auditorias regulares, diversas equipes de revisão e refinamentos em andamento são etapas necessárias para garantir que o conteúdo gerado pela IA permaneça ético, inclusivo e alinhado com os valores da sua marca.

Agora, você pode se sentir desligado pela noção de usar a IA completamente, mas lembre -se de onde começamos nossa pequena jornada. Seus concorrentes estão definitivamente usando -o, então você precisa pelo menos ter conhecimento sobre isso, e não há dúvida de que a IA pode ser uma ferramenta poderosa. Mas funciona melhor quando combinado com a supervisão humana, o pensamento crítico e o compromisso com a justiça.

O objetivo não é remover completamente o viés (uma tarefa quase impossível), mas reconhecê-lo, abordá-lo e garantir que não molda seu conteúdo de maneiras que excluem ou prejudiquem seu público.

Observação: Este artigo foi publicado originalmente em ContentMarketing.ai.